基于改进的自适应迭代重加权惩罚最小二乘的空间外差拉曼光谱基线校正方法

空间外差拉曼光谱技术因其非接触、无损、快速、高稳定性和高光谱分辨率等特点,已经广泛应用于各个物质探测领域。由于复原光谱中存在荧光背景干扰,对样品进行定性和定量分析时需要对光谱进行基线校正。为了解决由拉曼峰引起的拟合基线抬升的问题,提出了一种改进的自适应迭代重加权惩罚最小二乘（airPLS）的基线拟合方法,即基于拉曼峰截断的airPLS基线拟合方法。该方法能够自动识别拉曼峰,并在对光谱进行拉曼峰截断后进行airPLS迭代拟合,以获得更准确的基线。使用仿真光谱和实测光谱进行验证,并与常见的基线拟合方法进行对比,结果显示,改进的airPLS基线拟合准确度显著提升,仿真光谱的基线拟合均方根误差优于0.0052。实测拉曼光谱的校正谱特征峰清晰可见,荧光基线趋势被有效去除,满足拉曼光谱数据处理的需求。     

基于自动线性拟合的快速拉曼基线校正算法

近年来拉曼光谱以其无创、灵敏度高等众多优点在化学表征、生物医药、材料等领域引起广泛关注,而基线漂移的存在为后续的定性定量分析带来严重困扰,因此设计高性能的基线校准算法以提高分析结果的有效性及准确性具有重要意义。针对传统算法在批量拉曼光谱数据基线校正方面的不足,基于自动线性拟合算法提出一种快速基线校正算法以校正具有相似背景的批量拉曼光谱数据并详细阐述了该算法的核心思想以及算法实现流程。该算法首先从批量拉曼光谱数据中自动选择一条拉曼光谱数据作为基准光谱,使用自动线性拟合算法对其进行基线校准得到其基线以及分段标记点,然后利用标记点快速计算出组内其他与基准光谱具有较高相关性的拉曼光谱数据的基线,对于组内与基准光谱相关性不满足阈值要求的拉曼光谱则使用自动线性拟合算法对其进行单独基线校正,这使得算法具有具有较强的鲁棒性,可以适应复杂的拉曼光谱基线校正情形。分别使用快速基线校正算法与单独基线校正算法对多组实际拉曼光谱数据进行基线校正以对比分析算法基线校正效果,结果表明该算法可以实现对批量拉曼光谱数据的快速校正,基线校正效果良好,并且相较于单独进行基线校正算法耗时减少了30%以上,算法无参,简单易行,无需额外人工干预,是一种切实可行的批量拉曼数据自动基线校正算法。     

基于自动线性拟合的快速拉曼基线校正算法（英文）

近年来拉曼光谱以其无创、灵敏度高等众多优点在化学表征、生物医药、材料等领域引起广泛关注,而基线漂移的存在为后续的定性定量分析带来严重困扰,因此设计高性能的基线校准算法以提高分析结果的有效性及准确性具有重要意义。针对传统算法在批量拉曼光谱数据基线校正方面的不足,基于自动线性拟合算法提出一种快速基线校正算法以校正具有相似背景的批量拉曼光谱数据并详细阐述了该算法的核心思想以及算法实现流程。该算法首先从批量拉曼光谱数据中自动选择一条拉曼光谱数据作为基准光谱,使用自动线性拟合算法对其进行基线校准得到其基线以及分段标记点,然后利用标记点快速计算出组内其他与基准光谱具有较高相关性的拉曼光谱数据的基线,对于组内与基准光谱相关性不满足阈值要求的拉曼光谱则使用自动线性拟合算法对其进行单独基线校正,这使得算法具有具有较强的鲁棒性,可以适应复杂的拉曼光谱基线校正情形。分别使用快速基线校正算法与单独基线校正算法对多组实际拉曼光谱数据进行基线校正以对比分析算法基线校正效果,结果表明该算法可以实现对批量拉曼光谱数据的快速校正,基线校正效果良好,并且相较于单独进行基线校正算法耗时减少了30%以上,算法无参,简单易行,无需额外人工干预,是一种切实可行的批量拉曼数据自动基线校正算法。     

改进的局部最值分段多项式拟合算法精确校正拉曼光谱基线

基线校正作为拉曼光谱预处理极为关键的步骤之一,对进一步拉曼光谱数据分析和实现拉曼成像等有重要意义。目前,最常用的基线校正算法基于多项式拟合,由于其采用手动或半手动的形式,因此依赖人工经验,对用户的专业性要求较高,处理过程繁琐,处理结果差异较大。同时,在使用过程中,多项式阶数及移动分段窗口难以选择确定,因此处理的结果常出现欠拟合或过拟合现象。针对传统多项式拟合算法的此类局限性,改进了局部最值分段多项式拟合(NPPF)算法用于精确校正拉曼光谱基线。首先采用了改进的基于分段的局部最值算法,选取光谱中最宽峰底部轮廓的近似横向宽度作为背景点窗口宽度,依次选取窗口内的最小两个值作为需要拟合的背景基线点,避免直接比较或者人工选取导致的背景点选取困难,实现更准确地选取每个背景轮廓基线点。然后通过每个窗口三次拟合迭代覆盖的方式,得到三个拟合曲线函数,选取窗口内每个点对应三个曲线函数值,分别计算与前一拟合值的差值绝对值,取绝对值最小的曲线函数值作为此点拟合曲线值,从而较好地避免了传统分段多项式拟合(PPF)算法中的欠拟合和过拟合现象,同时也确定了拟合过程中的阶数和分段窗口。模拟了两种不同背景类型的拉曼光谱...     

分段式线性拟合校正拉曼光谱基线漂移

基线漂移是目前光谱仪收集拉曼光谱时难以避免的现象,基线校正是光谱数据处理中一个不可或缺的重要步骤。针对传统的基于多项式拟合的基线校正方法存在的不足,本工作采用线性拟合的方法分段拟合背景基线,与计算机相结合,实现快速、准确、自动的基线校正;经聚苯乙烯小球、红细胞和酿酒酵母等多批次拉曼光谱数据处理的验证,表明该改进方法可以有效地对拉曼光谱进行基线校正,为进一步分析光谱数据提供更准确的信息,是一种可行的基线校正方法。     

基于匹配追踪的拉曼光谱信号重构算法

拉曼光谱技术是一种高灵敏度、无损伤、振动分子光谱技术,在医药、生物、分析化学等诸多领域有着重要的作用。然而,由于拉曼散射强度低,实际测得的拉曼信号容易被噪声所污染。特别是在较短的曝光时间,收集到的拉曼光谱的信噪比很低。因此,提出了一种基于匹配追踪算法的信号重构方法,用于提取低信噪比的拉曼信号。该方法首先通过阈值循环迭代的方法在平均谱上找出特征峰的位置、估计峰的区间。根据峰的位置区间等信息,用高斯密度函数生成字典。在噪声谱上,根据特征峰位置和区间,将其区分为有信号区间和无信号区间,在有信号区间上利用匹配追踪算法重构被噪声所掩盖的拉曼信号。该算法不仅能够很好的逼近掩盖在噪声中的拉曼信号,且在重构信号的过程中也会对基线进行扣除,无须作基线校正处理。在仿真和实验中对该算法与常规算法进行了比较,结果证明,该算法在低信噪比条件下能够较好的恢复拉曼信号。该算法不同于传统光谱去噪算法,能同时对拉曼光谱进行了基线扣除以及噪声的处理,且能取得较为理想的结果,不需要使用不同的算法对基线和噪声分别处理。其次,在算法上我们创造性地将匹配追踪算法用于拉曼光谱信号的稀疏逼近求解。     

基于非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法

基线校正是一种常用的消除光谱荧光干扰的方法,是拉曼光谱数据处理的必要步骤之一。传统的多项式拟合基线校正算法,简单且易于实现,但是拟合阶次难以确定,灵活性较差。使用非均匀B样条代替多项式进行拟合,在保留原有算法优点的基础上,利用原始拉曼谱图的峰位置信息自适应地确定非均匀B样条的节点向量,然后以固定阶次拟合光谱基线。B样条自身具有分段光滑的特性,而计算样条节点的节点向量自适应选取算法中的峰位置信息通过使用两次具有不同母函数的连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)来获取,既加强了原始光谱数据与B样条算法本身的联系,也克服了传统多项式拟合的不足。为了验证本文算法的有效性,选取了甲基对硫磷和某品牌菜籽油两种被测物进行实验,并使用该算法进行了基线校正,并与两种其他的基线校正算法与进行了对比。实验结果表明,该方法利用固定的拟合阶次就能达到较好的校正效果,所需要的参数较少,校正结果不会出现过拟合或欠拟合的现象,是一种有效的拉曼光谱基线校正算法。     

基于自适应加窗spline曲线拟合的拉曼光谱去基线方法

拉曼光谱是一种无损快速检测技术,可以提供材料的定性和定量信息,因而在医药、化工等诸多领域得到了广泛的应用。但是,由于样品荧光背景噪声的影响,造成拉曼光谱信号出现基线漂移现象,这给拉曼光谱的特征峰识别和拉曼成像带来十分严重的影响。目前,改进实验方法和数值处理是解决该问题的两种重要手段。改进实验方法上,有偏振调制法和高频调制法等,但存在实验设备复杂,检测技术难度大等缺点;数值处理上,有多项式拟合和小波变换等,但容易出现欠拟合和过拟合等现象。本文在不改换高精密设备的前提下,针对传统基线校正的方法进行了改进,提出一种基于自适应加窗spline曲线拟合的拉曼光谱去基线方法。首先,基于谱峰识别算法和初始搜索步长求得谷值的最优搜索间距,并利用谱谷识别算法完成谷值曲线的拟合;其次,利用最优搜索间距和谱峰识别算法,求得谷值曲线峰值位置,并在该位置处对称添加自适应矩形窗函数去除峰值,重新划分整个区间,拟合谷值曲线;再次,逐点比较拟合曲线与原拉曼光谱信号,取较小值,拟合曲线;最后,重复加窗去除峰值操作,直至自适应窗函数宽度低于阈值,完成拉曼光谱信号的基线拟合。在实验中,选用乙酸丁酯、聚甲基丙烯酸甲酯(polymethyl methacrylate, PMMA)作为实验样品,利用该方法对其拉曼光谱信号进行了基线校正,观察并比较该方法和传统方法的校正结果。实验结果表明,该方法能够有效地消除拉曼光谱信号的基线漂移,较好的保留一些较弱的拉曼特征峰,且不易出现欠拟合和过拟合的现象,获得了良好的基线校正效果,为进一步分析光谱数据和实现拉曼成像提供准确可靠的信息。     

光谱学在金黄色海水珍珠鉴定中的应用

为了有效鉴别区分金黄色海水珍珠(简称金珠)和改色金珠,通过拉曼光谱和紫外可见吸收光谱对二者进行了检测分析.结果表明,拉曼光谱中,金珠的谱线稳定杂峰少,荧光背景弱,改色金珠的谱线杂峰多,荧光背景很强.0～1000 cm-1拉曼位移内金珠的光谱基线强度在1000以下,改色金珠的光谱基线强度在2000以上;金珠在拉曼位移275 cm-1处出现明显的拉曼特征峰,改色金珠275 cm-1处的拉曼特征峰基本被荧光谱线覆盖而变弱或消失;紫外可见吸收光谱中,金珠在200 nm～400 nm的近紫外区有284 nm,357 nm两个明显的紫外吸收峰.由于颜色处理过程中对珍珠表面破坏程度的不同,导致改色金珠在近紫外区无特征吸收,吸收峰发生红移(408 nm)或消失.     

自适应的EEMD残余相关基线校正算法

基线校正是光谱分析的重要环节,现有算法通常需要设定关键参数,不具备自适应性。根据总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)残余量特点,提出用残余量拟合光谱基线。通过残余量与信号相关性、残余量自相关和互相关性(称为残余相关准则)判断残余量是否是基线组成部分,以此为基础提出一种自适应的EEMD残余相关基线校正算法。对叠加曲线背景和线性背景的模拟光谱数据进行实验,结果显示在已知基线数学假设情况下,EEMD残余相关法逊于多项式拟合,同非线性拟合相差不多,优于小波分解。在没有光谱背景知识情况下,对真实拉曼光谱数据进行试验。经过上述方法预处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,经过残余相关基线校正的模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小交叉验证标准差和相对分析误差。各种基线校正方法中,残余相关基线校正对特征峰峰位、峰强和峰宽影响最小。实验表明,该算法可用于拉曼谱图基线校正,无需分析样品成分的先验知识,无需选择合适的拟合函数、拟合数据点、拟合阶次以及基函数和分解层数,也无需基线信号分布的数学假设,自适应性很强。     

基于B样条的拉曼光谱基线校正方法

基线漂移是光谱检测仪器普遍存在的现象,会对光谱信号的特征提取带来十分不利的影响,而基线校正是解决该问题的重要手段,也是拉曼光谱信号预处理的重要组成部分。基线校正的原理一般是通过拟合基线的方法来去除光谱信号中的基线漂移。传统的基线校正方法是利用多项式拟合的方法对拉曼光谱信号的基线进行拟合的,但是该方法容易出现过拟合和欠拟合现象,且拟合阶数难以确定。针对传统方法的缺点进行了改进,利用B样条方法对拉曼光谱信号的基线进行拟合,发挥B样条低阶光滑的优点,能够有效地克服多项式方法的缺陷。在实验中,利用该方法对孔雀石绿、罗丹明B的拉曼光谱信号进行了基线校正,观察并比较该方法和传统方法的校正结果。实验结果表明,该方法能够有效地消除拉曼光谱信号的基线漂移,在基线漂移较小和较大的位置,可以采用相同的拟合阶数,不会出现欠拟合和过拟合的现象,获得了良好的基线校正效果,为进一步分析光谱数据提供准确可靠的信息。     

拉曼光谱乙醇含量测量基线校正算法研究

采用拉曼特征峰峰比法进行乙醇含量的定量分析时,两峰值强度对定量分析精度有决定作用。为获得准确的乙醇含量信息,本文采用自主研制的激光拉曼乙醇含量检测系统实验获得不同浓度乙醇溶液拉曼光谱特征峰与本底水峰相对强度关系,研究了适用于大范围乙醇浓度定量分析的快速实时基线扣除算法。分别采用小波分析和基于极值自适应缩放的方法去除荧光背景,实现光谱基线校准。基线校准处理后,两种方法均能消除突变噪声及强荧光背景的影响而读取出拉曼峰强度。采用e指数数学模型对拉曼峰值强度比随乙醇浓度变化关系进行非线性回归分析。结果表明,小波分析方法非线性拟合相关系数高于0.980,基于极小极大值自适应缩放的方法非线性拟合相关系数高于0.982。     

拉曼光谱的局域动态移动平均全自动基线校准算法

基线校准是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。目前基线校准算法大多数都是手动或半自动的,手动基线校准算法完全依赖于用户的经验,个人主观因素会严重影响基线校准的准确性,半自动基线校准需要针对不同的拉曼光谱设置不同的优化参数,使用不便。提出了一种局域动态移动平均(LDMA)全自动基线校准算法,并且详细阐明了该算法的基本思想和具体算法步骤。该算法采用了改进移动平均算法(MMA)实现拉曼光谱峰的逐渐剥离,通过自动识别原始拉曼光谱的基线子区间来将整个拉曼光谱区间自动分割为多个拉曼峰子区间,从而实现了在每个拉曼峰子区间中动态改变MMA窗口半宽度和控制平滑迭代次数,最大程度地避免了基线校准过度和基线欠校准现象。无论对于凸形基线、指数形基线、反曲线形基线模拟拉曼光谱,还是真实物质的拉曼光谱,LDMA全自动基线校准算法都取得了很好的基线校准效果。     

拉曼光谱定量分析乙醇含量的非线性回归方法研究

传统拉曼特征峰峰比法一般采用线性回归法建立乙醇浓度与峰峰比的线性关系从而反演乙醇浓度实现乙醇定量分析,但仅在较低浓度范围适用。针对这一问题,采用自主研制的激光拉曼乙醇含量检测系统实验研究了不同浓度乙醇溶液拉曼光谱特征峰(非对称CH₂伸缩振动2 924.0 cm-1)与本底水峰(3 350 cm-1)相对强度关系,提出适用于大范围乙醇浓度测量的非线性回归分析方法。利用邻域平均算法去除拉曼光谱突变噪声,结合多点插值处理实现光谱基线校准。基线校准及归一化处理后,可有效消除突变噪声及强荧光背景的影响。分别采用二次多项式和e指数数学模型对拉曼峰值强度比随乙醇浓度变化关系进行非线性回归并与线性回归分析进行对比。结果表明,线性拟合相关系数约为0.991,线性回归模型乙醇浓度准确测量的适用范围为15%～60%;非线性拟合相关系数高于0.997,非线性回归模型乙醇浓度精确测量的适用范围为3%～97%。非线性数学模型可为乙醇溶液浓度定量分析提供理论基础,将该数学模型应用于乙醇含量检测系统,可实时反演较为精确的乙醇浓度,从而实现大浓度范围内具有荧光背景干扰的乙醇溶液快速、实时、准确的定量分析。     

一种提高生物体拉曼光谱痕量测量精度的方法

微量物质拉曼光谱测量精度的提高是拉曼分析技术的难点之一,特别是高荧光背景下生物体中微量物质的测量。根据拉曼谱峰突发、离散特点,分别给出荧光背景和噪声拟合函数,通过监测总体拟合偏差A类不确定度函数实现拉曼谱峰定位和干扰信号滤波;进一步根据谱峰位置划分光谱区间,在单调区间内弱化非谱峰信号,实现谱峰信号增强。与其他光谱处理方法比较,可以准确拆分重叠特征峰,不会降低特征峰高度,提供更加灵敏的半谱峰面积指标。实验表明,该方法在处理皮肤拉曼光谱时,可以准确得到螺旋构象的酰胺I带、神经酰胺和CO的归属拉曼谱峰;另外经过该方法处理后数据建立水溶性糖(水稻叶片)含量测量模型,其精度优于小波分解、多项式拟合和非线性最小二乘法。     

基于卷积神经网络的光谱预处理方法

光谱的预处理在光谱分析中占有非常重要的地位。针对现有光谱去噪算法对弱峰保存能力差、基线校正算法对光谱能量过扣除、光谱特征峰定位不准确以及各种预处理算法串行处理造成的误差累计等问题,设计了一个端到端的卷积神经网络。该网络由两个模块组成：基线校正和去噪模块和特征峰定位模块。这两个模块相互连接又独立输出。理想条件下,可以依据光谱的线型函数和特征峰的位置拟合出无噪声无基线的光谱,所以在基线校正和光谱去噪模块中连接特征峰定位模块的输出可以有效的提高去噪和基线校正的精度;而高质量的光谱有助于更加精确的估计光谱峰的位置,因此这两个模块相互连接可以有效提高重建光谱的质量。光谱基线校正和去噪模块是一个前馈网络,该模块由多个卷积层、激活函数和批归一化层构成,每一层均连接了特征峰定位模块的输出。特征峰定位模块是一个多尺度特征融合网络,该模块使用不同尺寸的卷积核将光谱分为不同的尺度,融合大小不同尺度的特征估计光谱特征峰的具体位置。在网络训练时,使用不同温度、湿度和不同预热时间的光谱仪获得光谱作为输入样本,使用中国计量院的标准仪器获得光谱数据作为输出样本。在实验中,首先对合成的光谱分别添加不同信噪比的噪声和不同峰值的高斯基线,分别评价该网络在噪声抑制、基线校正、光谱特征峰校正的能力;然后将添加噪声和基线后的玉米的近红外光谱作为样本,用最先进的算法对它们进行预处理,然后用偏最小二乘法估计玉米中的水和油的浓度。估计的浓度与用标准仪器测量的真实浓度进行比较,以证明所提出的CNN的优势。实验证明,所设计的网络在单任务和多任务处理中均能取得良好的结果。而且经过该网络处理的光谱在定量分析中可以得到更准确的结果,具有较强的实用价值。     

基于基线漂移模型的气体光谱自动基线校正

傅里叶红外光谱是监测污染源废气排放的一种重要手段。发展针对气体光谱的自动基线校正方法对于污染气体快速检测及长时间在线监测具有重要意义。目前自动基线校正中的一个难点是如何准确校正存在宽峰的光谱：宽峰在频域中具有一定低频成分,基于频域滤波提取光谱中低频基线信息的方法因难以选择合适的分离条件容易产生基线扭曲。采取自动识别基线点,基于预先设定的基线模型拟合光谱基线的方法可以规避频域方法中分离条件选取的环节,但其校正效果对所采用的基线模型非常敏感。当基线模型中的自由度过小时,拟合基线无法准确逼近光谱基线漂移,基线校正的误差较大;而当基线模型中的自由度过大时,尤其是含有实际基线漂移中不存在的虚假自由度时,容易产生基线扭曲。目前常用的基线模型有线性、多项式、样条插值、指数模型等,在基线模型的选择上缺乏较为统一的标准。本研究着眼于避免基线模型缺乏必要自由度或含有虚假自由度,提出基于实际基线漂移的自由度建立基线模型。研究发现,气体光谱中主要的基线漂移在光谱中可被近似表示为波数的特定阶次(0次、1次、2次和4次项)的形式。以此作为基线模型提出了一种自动基线校正新方法。新方法以传统迭代多项式拟合自动基线校正方法作为基础,将其中仅设定多项式最高阶次的基线模型改进为上述由具有物理意义支撑的特定阶次构成的基线模型;此外,增加了对吸收峰尾部的判定,用于避免在采用阈值分辨吸收峰与基线时,吸收峰尾部因吸光度较低被误识别为基线的问题。以实测获得的含有水汽宽峰的空气光谱作为样本,对所提方法的基线校正效果进行了验证,并与迭代多项式拟合方法中两种较有代表性的Lieber和Mahadeven-Jansen(LMJ)方法以及Liu和Koenig(LK)方法的基线校正效果进行了对比。实验结果表明,所提方法与采用不同最高多项式阶次的LMJ及LK方法相比,可更好的避免基线扭曲,同时其校正后的光谱基线与吸光度0线间具有最低的方差平均值。研究表明,采用实际基线漂移的自由度建立光谱基线模型可获得良好的基线校正效果。     

大米拉曼光谱不同预处理方法的相近产地鉴别研究

用相近产地的大米代替独有的地理因素形成的地域品牌大米,消费者难以辨别。基于拉曼光谱技术,试验对比不同预处理方法包括一阶导数+平移平滑、二阶导数+平移平滑,小波变换+去除基线三种常用的预处理方法,另外提出一种改进的分段多项式拟合+去除基线共四种预处理方法,分别结合偏最小二乘法实现相近产地大米的鉴别分析,提出一种最佳的鉴别相近产地大米的预处理方法。首先用拉曼光谱仪采集了黑龙江省依安县3个相近产地大米的150个拉曼位移为200～3 100 cm-1的大米光谱样本,再对原始拉曼光谱分别用一阶导数+平移平滑、二阶导数+平移平滑、小波变换+去除基线、分段多项式拟合+去除基线进行光谱预处理。分别从每个产地选取33个样本进行训练,并对未知的51个样本建立了基于偏最小二乘法的鉴别分析模型,在训练集中一阶导数+平移平滑的预处理方法相关系数值最大、均方误差和均方根误差最小,小波变换+去除基线的预处理方法相关系数值最小、均方误差和均方根误差最大;在测试集中采用3点2次拟合+去除基线的预处理方法的相关系数值最大、均方误差和均方根误差最小,二阶导数+平移平滑的预处理方法最差。最后再通过PLS建模结果得知,在训练集中,采用四类九种预处理的方法对三个产地大米的总识别率均为100%;在测试集中,采用3点2次拟合+去除基线对三个产地大米总识别率为100%,采用5点2次拟合+去除基线对三个产地大米总识别率为52.9%,其他分段多项式拟合介于二者之间;采用一阶导数+平移平滑、二阶导数+平移平滑和小波变换的总识别率分别为88.2%,86.2%和96.1%;从中发现,分段式多项式拟合中的3点2次拟合+去除基线的优势明显,与其相关系数、均方误差、均方根误差结果吻合,总体识别率高,鉴别效果稳定。     

亚硝酸钠化高铁血红蛋白的拉曼光谱量化检测研究

对亚硝酸钠化的高铁血红蛋白进行了拉曼光谱特性的研究。实验中将正常血红蛋白用亚硝酸钠氧化为高铁血红蛋白,通过测定不同比例高铁血红蛋白/总血红蛋白的拉曼光谱变化研究高铁血红蛋白的拉曼光谱特异性改变,并对不同比例高铁血红蛋白/总血红蛋白在1 586,1 605和1 637 cm-1处的拉曼强度进行线性拟合,以实现其定量检测。结果显示,亚硝酸钠与血红蛋白的摩尔比为3.5∶1时可以获得完全氧化的高铁血红蛋白,其拉曼特征峰在499,1 340,1 562,1 622 cm-1附近;不同比例高铁血红蛋白/总血红蛋白在1 586,1 605和1 637 cm-1处拉曼强度的线性拟合相关系数R2分别为0.972 84,0.997 97和0.991 26,显示出很好的线性关系。研究表明,与正常血红蛋白相比,亚硝酸钠化高铁血红蛋白的拉曼光谱具有特异性改变,其拉曼特征峰的位置和强度随着高铁血红蛋白/总血红蛋白比例的变化而相应发生改变,且比值与拉曼强度存在着线性相关关系,为临床上高铁血红蛋白血症的拉曼光谱检测与量化研究提供了理论基础。     

拉曼光谱结合光学操控分选油脂酵母

为了探求建立准确快速分选油脂酵母的方法,尝试利用拉曼光谱与激光镊子技术,从细胞群体中分选出油脂酵母.收集各酵母细胞的拉曼光谱,经去背景、17点S-G平滑滤波、多项式拟合基线校正和矢量归一化等数据预处理,结合主成分分析,从酵母细胞的拉曼光谱中提取胞内物质的主要特征信息,根据物质构成的差异来区分油脂酵母与非油脂酵母,进而建...